Halaman ini memperkenalkan RagManagedDb, teknologi yang mendasarinya, dan cara RagManagedDb digunakan di RAG Engine di Gemini Enterprise Agent Platform. Selain itu, halaman ini menjelaskan berbagai tingkat yang tersedia untuk menyesuaikan performa, yang dapat memengaruhi biaya Anda, dan memberikan petunjuk untuk menghapus data RAG Engine Anda, yang akan menghentikan penagihan.
Ringkasan
Mesin RAG di Platform Agen Gemini Enterprise menggunakan RagManagedDb, yang merupakan instance Google Spanner terkelola sepenuhnya dan siap digunakan perusahaan yang digunakan untuk penyimpanan resource oleh Mesin RAG dan secara opsional tersedia untuk digunakan sebagai database vektor pilihan untuk korpus RAG Anda.
Melalui Spanner, RAG Engine menawarkan database yang konsisten, sangat tersedia, dan sangat skalabel untuk mendukung aplikasi Anda. Untuk mempelajari Google Spanner lebih lanjut, lihat Spanner.
RAG Engine menyimpan metadata resource file RAG dan korpus RAG Anda di RagManagedDb, terlepas dari pilihan database vektor Anda. Database
vektor hanya digunakan untuk penyimpanan dan pengambilan embedding. Selain penyimpanan resource, RagManagedDb juga dapat digunakan untuk menyimpan dan mengelola representasi vektor dokumen Anda. Database vektor kemudian digunakan untuk mengambil
dokumen yang relevan berdasarkan kemiripan semantik dokumen dengan kueri tertentu.
Mengelola tingkat
Mesin RAG di Gemini Enterprise Agent Platform memungkinkan Anda menskalakan instance RagManagedDb berdasarkan penggunaan dan persyaratan performa menggunakan pilihan dua tingkat, dan secara opsional, memungkinkan Anda menghapus data Mesin RAG menggunakan tingkat ketiga.
Tingkatan adalah setelan level project yang tersedia di resource RagEngineConfig yang memengaruhi korpus RAG menggunakan RagManagedDb. Tingkatan berikut tersedia di RagEngineConfig:
Tingkat yang diskalakan: Tingkat ini menawarkan performa skala produksi beserta fungsi penskalaan otomatis. Layanan ini cocok untuk pelanggan dengan data dalam jumlah besar atau workload yang sensitif terhadap performa. Secara internal, tingkat ini menetapkan instance Spanner ke konfigurasi penskalaan otomatis dengan minimal 1 node (1.000 unit pemrosesan) dan maksimum 10 node (10.000 unit pemrosesan).
Tingkat dasar (default): Tingkat ini menawarkan tingkat komputasi rendah dan hemat biaya, yang mungkin cocok untuk beberapa kasus berikut:
- Bereksperimen dengan
RagManagedDb. - Ukuran data kecil.
- Workload yang tidak sensitif terhadap latensi.
- Gunakan RAG Engine hanya dengan database vektor lainnya.
Untuk menawarkan tingkat Dasar,
RagManagedDbmenetapkan instance Spanner yang mendasarinya ke konfigurasi tetap 100 unit pemrosesan, yang setara dengan 0,1 node.- Bereksperimen dengan
Tingkat yang tidak disediakan: Tingkat ini menghapus
RagManagedDbdan instance Spanner yang mendasarinya. Tingkat yang tidak disediakan menonaktifkan layanan RAG Engine dan menghapus data Anda yang disimpan dalam layanan ini, terlepas dari database vektor yang digunakan untukRagCorporaAnda. Tindakan ini menghentikan penagihan layanan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penagihan, lihat [Penagihan RAG Engine di Platform Agen Gemini Enterprise]rag-engine-billing).Setelah data dihapus, data tidak dapat dipulihkan. Untuk mulai menggunakan RAG Engine lagi, Anda harus memperbarui tingkat dengan memanggil
UpdateRagEngineConfigAPI.
Mendapatkan konfigurasi project
Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan API GetRagEngineConfig untuk setiap jenis tingkat:
Contoh kode API Versi 1 (v1).
Contoh kode API v1beta1.
Memperbarui konfigurasi project
Contoh kode berikut menunjukkan cara menggunakan API UpdateRagEngineConfig untuk setiap jenis tingkat:
Versi 1 (v1) Contoh kode API.
Contoh kode API v1beta1.
Langkah berikutnya
Untuk mempelajari cara menggunakan RAG API v1, yang merupakan API default, lihat RAG API v1.
Untuk mempelajari cara menggunakan RAG API v1beta1, lihat RAG API v1beta1.
Untuk mempelajari lebih lanjut
RagManagedDbdan cara mengelola konfigurasi tingkat serta strategi pengambilan tingkat korpus RAG, lihat Menggunakan RagManagedDb dengan Mesin RAG di Gemini Enterprise Agent Platform.